傳感器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)感知問題研究.pdf

1、傳感器網(wǎng)絡(luò)依靠分布于感知場景中的眾多感知節(jié)點,通過數(shù)據(jù)鏈路將感知信息傳送給服務(wù)器,通過數(shù)據(jù)融合,表達等手段,服務(wù)于用戶。其在交通管理、安全監(jiān)控、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
　　在傳感器網(wǎng)絡(luò)的諸多關(guān)鍵問題中,優(yōu)化計算都扮演著極其重要的角色。對于網(wǎng)絡(luò)架設(shè)初期的節(jié)點部署和運行階段的目標定位,優(yōu)化算法在其中對于網(wǎng)絡(luò)感知質(zhì)量和求解速度都起著至關(guān)重要的作用。針對這兩大問題,本文做出了如下幾項旨在提高感知質(zhì)量和優(yōu)化效率的工作:

2、r>　　1.本文首先著眼于視覺傳感器網(wǎng)絡(luò),以提高對場景信息獲取能力為目的,設(shè)計了基于多智能體遺傳算法的節(jié)點布局算法。由于視頻傳感器具有視場有限且易被遮擋的特點,隨機部署的視頻網(wǎng)絡(luò)節(jié)點無法解決上述問題。針對該問題,我首先分析了視頻傳感器的成像特點,建立了各向異性有限觀測場感知模型。該模型可以定性地描述視頻傳感器的信息感知特性。以此模型為度量標準,提出了基于多智能體遺傳計算(MAGA)的節(jié)點布局算法,優(yōu)化視頻網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署。該方法首先將給定數(shù)

3、目的節(jié)點布局的坐標以一定規(guī)則編碼,輸入到MAGA策略中進行優(yōu)化,以最優(yōu)化觀測質(zhì)量分布為目標,求解數(shù)量一定的視頻節(jié)點的布局。該方法可有效求解出各節(jié)點空間位置及姿態(tài),提高觀測場覆蓋率,保障區(qū)域信息獲取能力。
　　2.在第一部分工作的基礎(chǔ)上,我們進一步提出了基于稀疏表示的高效節(jié)點布局與調(diào)度優(yōu)化算法,并設(shè)計了基于物理成像過程的視覺傳感器感知模型。節(jié)點部署是影響傳感器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。部署問題旨在采用最少的視覺傳感器使整個觀測區(qū)域達到

4、期望的觀測質(zhì)量。部署問題一般被建模為非凸的優(yōu)化問題,我們提出了一個高效的基于稀疏表示的節(jié)點部署凸優(yōu)化算法。同時,我們設(shè)計了一種新的視覺傳感器各向異性感知模型,該模型可提供更為合理的觀測質(zhì)量度量以使部署結(jié)果更貼近實際需求。該方法將節(jié)點部署建模為從一個高度冗余的初始分布中選取最優(yōu)子集的問題,即?0優(yōu)化問題。進而,基于稀疏表示理論,我們將?0的非凸優(yōu)化問題松弛為一個?1最小化的凸優(yōu)化問題。因此,節(jié)點部署問題可以通過凸優(yōu)化高效求解。有效保障觀測

5、質(zhì)量和節(jié)約使用成本。
　　3.隨后,針對目標定位,這一傳感器網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵應(yīng)用,我們提出了基于一類特殊線性組合,即凸組合,的快速高精度定位算法。我們分別設(shè)計了可以處理距離測量信息和角度測量信息的定位算法。目標定位通常被建模為一個優(yōu)化問題以處理含噪測量帶來的影響。然而,由于原始目標函數(shù)為非凸函數(shù),致使問題很難求解。本文利用線性表示思想建立了目標定位的凸目標函數(shù)。在該方法中,目標的坐標被表示為在其周圍的一組虛靶點的坐標的線性組合。該線性